JP2005058315A - Image size reduction factor calculation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像の縮率計算方法に関し、詳しくは、２次元Ｘ線（放射線）画像を検出するＸ線撮像システムを評価するためにＸ線撮像装置等によって撮影された２次元Ｘ線画像の縮率を計算する画像の縮率計算方法に関するものである。 The present invention relates to a method for calculating a reduction ratio of an image, and more specifically, a two-dimensional X-ray image captured by an X-ray imaging apparatus or the like to evaluate an X-ray imaging system that detects a two-dimensional X-ray (radiation) image. The present invention relates to an image reduction ratio calculation method for calculating a reduction ratio.
例えば、医療診断や製造業分野の非破壊試験を目的とするＸ線（放射線）画像撮影において、Ｘ線フィルムやＸ線量を記録する蓄積性蛍光体シート（イメージングプレート：ＩＰ）およびＸ線を検出して電気信号に変換するフラットパネルデバイス（ＦＰＤ）等を使用したＸ線撮像システムがある。 For example, in X-ray (radiation) imaging for medical diagnosis and non-destructive testing in the manufacturing field, X-ray film, storage phosphor sheet (imaging plate: IP) and X-rays that record X-ray dose are detected. Then, there is an X-ray imaging system using a flat panel device (FPD) or the like that converts it into an electrical signal.
このようなＸ線撮像システムの性能を評価するために、大きさおよび材質が既知で、感度、分解能、表示精度およびダイナミックレンジ等の確認を行なうことを目的とするＱＣファントムが一般に用いられている。
一方、被写体の大きさに対するその画像の縮率は、副走査速度／光（主）走査速度と電気信号の検出周波数との関係、装置天板と蓄積性蛍光体シートとの距離による幾何学的な拡大等によって変化するため、Ｘ線撮像システムによって得られる２次元Ｘ線画像の信頼性を保証するためには、Ｘ線撮像システムによって得られたＸ線画像の縮率を測定することが必要となる。
In order to evaluate the performance of such an X-ray imaging system, a QC phantom whose size and material are known and for the purpose of confirming sensitivity, resolution, display accuracy, dynamic range, etc. is generally used. .
On the other hand, the reduction ratio of the image with respect to the size of the subject is determined by the geometric relationship depending on the relationship between the sub-scanning speed / light (main) scanning speed and the detection frequency of the electric signal, and the distance between the apparatus top plate and the stimulable phosphor sheet. Therefore, it is necessary to measure the reduction rate of the X-ray image obtained by the X-ray imaging system in order to guarantee the reliability of the two-dimensional X-ray image obtained by the X-ray imaging system. It becomes.
このため、Ｘ線画像の縮率を測定サンプルとして、上述のＱＣファントムのファントム画像に加え、このファントム画像とは別にＸ線不透過目盛りを持つ定規を撮像し、その定規の目盛りを計算して、ファントム画像の指定された直線の幾何学的歪、例えば読取光学系の故障や異常などのトラブルにより走査光が波状に走査されることによって生じる幾何学的歪や、スキャン幅を計測し、画像の縮率を測定するものが以下に示す特許文献１に開示されている。
しかしながら、上記の従来の画像の縮率の計算方法では、オペレータが目視で画像の測定したい直線を指定し、この直線の長さを定規を用いて目視で計測し縮率を求めているため、画素単位でしか物体の直線位置を指定することができず、寸法誤差が大きいという事情がある。
特に、Ｘ線による画像は、Ｘ線の散乱等により輪郭がぼやけてしまうため、測定したい直線の境界部分を明確に決定することができず、この境界部分を拡大して決定しようとすると、個人差が出て、計測にばらつきが生じるという事情がある。
However, in the above-described conventional method for calculating the reduction ratio of an image, an operator designates a straight line to be measured visually, and the length of the straight line is visually measured using a ruler to obtain a reduction ratio. There is a situation that the linear position of the object can be specified only in pixel units, and the dimensional error is large.
In particular, since the contour of an X-ray image is blurred due to X-ray scattering or the like, the boundary portion of a straight line to be measured cannot be clearly determined. There is a situation in which a difference occurs and measurement varies.
また、上記公報に記載の方法では、ＱＣファントムのファントム画像のとは別にＸ線不透過目盛りを持つ定規を撮像する必要があり、撮像された定規の目盛りを計算する必要があるという問題がある。 Further, the method described in the above publication has a problem that it is necessary to image a ruler having an X-ray opaque scale separately from the phantom image of the QC phantom, and it is necessary to calculate the scale of the captured ruler. .
本発明の技術的課題は、前記のような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、２次元放射線画像を検出するＸ線撮像システムを評価するために撮像された画像の縮率を自動かつ高い精度で測定可能な画像の縮率計算方法を提供することにある。
なお、本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
The technical problem of the present invention has been made in view of the above circumstances, and its purpose is to reduce the reduction ratio of an image captured in order to evaluate an X-ray imaging system that detects a two-dimensional radiation image. An object of the present invention is to provide an image reduction ratio calculation method that can be measured automatically and with high accuracy.
The above and other objects and novel features of the present invention will be apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.
前記課題を達成するため、本発明は、２次元放射線画像を撮像するシステムを評価するために検出された画像の縮率を計算するに際し、長さが既知の矩形片を撮像して、その画像を得る工程と、前記矩形片の画像のエッジを表わす４本の直線の式を求め、その式からエッジ間の距離を求める工程と、前記エッジ間の距離と前記矩形片の長さとの比較によって前記画像の縮率を算出する工程とを含むことを特徴とする画像の縮率計算方法を提供するものである。
ここで、前記矩形片内の領域の画像データの平均値と、前記矩形片外の領域の画像データの平均値とを閾値として画像を２値化処理した後、主副方向にずらした画像を元の画像から引き、その結果が０以外のときは１とすることでエッジのみを抽出することが好ましい。
In order to achieve the above object, the present invention captures a rectangular piece having a known length when calculating the reduction ratio of the detected image in order to evaluate a system that captures a two-dimensional radiation image. A step of obtaining four straight lines representing the edges of the image of the rectangular piece, obtaining a distance between the edges from the equation, and comparing the distance between the edges and the length of the rectangular piece. And a step of calculating the reduction ratio of the image.
Here, after binarizing the image using the average value of the image data in the area inside the rectangular piece and the average value of the image data in the area outside the rectangular piece as a threshold, the image shifted in the main and sub directions It is preferable to extract only the edge by subtracting 1 from the original image and setting it to 1 when the result is other than 0.
また、本発明は、２次元放射線画像を撮像するシステムを評価するために検出された画像の縮率を計算するに際し、長さが既知の矩形片を撮像して、その画像を得る工程と、前記矩形片の画像内の縮率方向と直交する方向の第１のエッジ点を求める工程と、前記第１のエッジ点間の中点を求める工程と、前記矩形片の画像において、前記中点から縮率方向の第２のエッジ点を求める工程と、前記矩形片の画像の画像データ軸に対する傾きを求める工程と、前記中点から前記第２のエッジ点までの距離および前記矩形片の画像の傾きから、前記矩形片の画像の軸方向の長さを求める工程と、前記矩形片の画像の長さを前記矩形片の実際の長さと比較し、前記画像の縮率を算出する工程とを含むことを特徴とする画像の縮率計算方法を提供するものである。 Further, the present invention, when calculating the reduction ratio of the detected image to evaluate a system for capturing a two-dimensional radiographic image, capturing a rectangular piece of a known length and obtaining the image; In the step of obtaining a first edge point in a direction orthogonal to the reduction direction in the image of the rectangular piece, a step of obtaining a midpoint between the first edge points, and in the image of the rectangular piece, the midpoint A step of obtaining a second edge point in the reduction ratio direction from the step, a step of obtaining an inclination of the image of the rectangular piece with respect to an image data axis, a distance from the middle point to the second edge point, and an image of the rectangular piece Calculating the axial length of the image of the rectangular piece from the inclination of the image, comparing the length of the image of the rectangular piece with the actual length of the rectangular piece, and calculating the reduction ratio of the image; An image reduction ratio calculation method characterized by including It is.
ここで、前記第１のエッジ点および前記第２のエッジ点を求める工程において、前記矩形片内の領域の画像データの平均値と前記矩形片外の領域の画像データの平均値との半値を求め、この半値を横切る前後のデータ値を直線近似して、前記第１のエッジ点および前記第２のエッジ点の位置を決定することが好ましい。
また、前記矩形片端と直交方向に、メディアンフィルター処理または／および移動平均処理を行なうことが好ましい。
Here, in the step of obtaining the first edge point and the second edge point, a half value of an average value of the image data in the area inside the rectangular piece and an average value of the image data in the area outside the rectangular piece is calculated. It is preferable that the position of the first edge point and the second edge point is determined by linearly approximating data values before and after crossing the half value.
Further, it is preferable to perform median filter processing or / and moving average processing in a direction orthogonal to the one end of the rectangle.
本発明によれば、試験片のエッジを表す直線の式から試験片の長さを求め、画像の縮率が算出されるので、画像の縮率が自動的に求められる。その際、試験片内領域の画像データの平均値と試験片外領域の画像データの平均値との半値を横切る前後の値を直線近似してエッジ位置が決定され、エッジ位置の推定誤差が小さくなるため、縮率の寸法誤差が小さく抑えられ、個人差によるばらつきもなく、縮率を高精度で正確に測定することができる。さらに、メディアンフィルター処理および移動平均処理することで、ノイズが除去され、計算精度が向上する。 According to the present invention, since the length of the test piece is obtained from the equation of the straight line representing the edge of the test piece and the image reduction ratio is calculated, the image reduction ratio is automatically obtained. At that time, the edge position is determined by linearly approximating the values before and after crossing the half value of the average value of the image data in the area inside the specimen and the average value of the image data in the area outside the specimen, and the estimation error of the edge position is small. Therefore, the dimensional error of the reduction ratio can be suppressed to be small, and the reduction ratio can be accurately and accurately measured without variation due to individual differences. Furthermore, by performing median filter processing and moving average processing, noise is removed and calculation accuracy is improved.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１（ａ）および（ｂ）は、それぞれ本発明に係る画像の縮率計算方法を示す一実施例に係るフローチャートを例示したものであり、図２および図３は、それぞれ図１（ａ）および（ｂ）の工程説明図を示す。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIGS. 1A and 1B exemplify flowcharts according to an embodiment showing an image reduction ratio calculation method according to the present invention, respectively, and FIGS. 2 and 3 respectively show FIGS. Process explanatory drawing of (b) is shown.
図１（ａ）に示す本発明の第１実施形態の画像の縮率計算方法では、まず、ステップＳ１において、長さが分かっている長方形の金属板を試験片として撮影し、図２（ａ）に示すように、金属板の画像Ｇ1 を含む処理領域の画像Ａ1 （のＱＬ（クォンタムレベル））を得る。
なお、本発明法を実施する際には、この長方形の金属板部分（領域）を含み、この金属板部分より少し広い領域を、本発明法を適用する対象となる処理領域とするのが良い。
また、図２（ａ）中、Ｇ1 は、Ｘ線が透過しない金属板の画像であるので低濃度（透過または白）であり、Ｂ1 は、Ｘ線に曝露されて露光された部分（バックグラウンド）の画像であるので高濃度（黒）であり、Ａ1 は、金属板の画像Ｇ1 およびバックグラウンドの画像Ｂ1 の両方を含む本発明法の適用対象の処理領域全体の画像Ａ1 である。
In the image reduction ratio calculation method according to the first embodiment of the present invention shown in FIG. 1A, first, in step S1, a rectangular metal plate whose length is known is photographed as a test piece, and FIG. ), An image A 1 (QL (quantum level)) of the processing area including the image G 1 of the metal plate is obtained.
When carrying out the method of the present invention, it is preferable that a region including the rectangular metal plate portion (region) and a region slightly wider than the metal plate portion be a processing region to which the method of the present invention is applied. .
In FIG. 2 (a), G 1 is an image of a metal plate through which X-rays do not pass, so it has a low density (transmission or white), and B 1 is a portion exposed by exposure to X-rays ( The background image is a high density (black), and A 1 is an image A of the entire processing region to which the method of the present invention is applied, including both the metal plate image G 1 and the background image B 1. 1 .
ここで、例えば、ステップＳ１で用いる長さが分かっている長方形の金属板を試験片として、ＣＲ（コンピューテッドラジオグラフィー）において、感度、分解能、表示精度およびダイナミックレンジ等の機能の評価を行なうためのＱＣファントム内の長方形の金属板を用いることができる。 Here, for example, a rectangular metal plate whose length is used in step S1 is used as a test piece, and functions such as sensitivity, resolution, display accuracy, and dynamic range are evaluated in CR (Computed Radiography). A rectangular metal plate in the QC phantom can be used.
この場合には、ステップＳ１において、Ｘ線を照射してＱＣファントムを蓄積性蛍光体からなる蓄積性蛍光体シート（イメージングプレート）に撮影して、ＱＣファントムが撮影されたイメージングプレートをポリゴン走査機構を用いてレーザ光等の励起光によって光走査し、光走査によって発生する輝尽発光をフォトマルチプライヤ等の光検出器で検出することにより、ＱＣファントムの各ファントム画像のＱＬ（クォンタムレベル）を読み取る。こうして、ＱＣファントムの長方形の金属板部分の画像Ｇ1 を含む処理領域の画像Ａ1 のＱＬをデジタル画像データとして取得することができる。
なお、本実施形態では、処理領域は、ＱＣファントムの長方形の金属板部分（領域）を含み、この金属板部分より少し広い領域とするのが良い。
In this case, in step S1, X-rays are irradiated to photograph the QC phantom on a stimulable phosphor sheet (imaging plate) made of a stimulable phosphor, and the imaging plate on which the QC phantom is photographed is polygon scanning mechanism. Is used for optical scanning with excitation light such as laser light, and the photoluminescence generated by the optical scanning is detected by a photodetector such as a photomultiplier, whereby the QL (quantum level) of each phantom image of the QC phantom is obtained. read. In this way, the QL of the image A 1 in the processing area including the image G 1 of the rectangular metal plate portion of the QC phantom can be acquired as digital image data.
In the present embodiment, the processing region includes a rectangular metal plate portion (region) of the QC phantom, and may be a region slightly wider than the metal plate portion.
ここで、本実施形態においては、処理領域の画像Ａ1 のＱＬ（画像データ）がログデータの場合には、リニアデータに変換する。ところで、本発明法においては、処理領域の画像Ａ1 のＱＬとしてログデータを用いて縮率の計算を行っても良いが、縮率の計算精度を高めるためには、リニアデータを用いて縮率の計算をするのが好ましい。なお、ＣＲにおいて得られるデジタル画像データは、一般に濃度データ（ログ（Ｌｏｇ）データ）であるので、リニアデータに変換するのが良い。
なお、この時、処理領域の画像Ａ1 のＱＬ（画像データ）に対して、ノイズを除去するために、画像の主／副両方向に所定のメディアンフィルター長でメディアンフィルター処理を行なっても良いし、計算精度を向上させ、ノイズの影響を少なくするため、主／副両方向に所定のマスクサイズ（画素数）の移動平均処理を行なっても良い。
Here, in the present embodiment, when the QL (image data) of the image A 1 in the processing area is log data, it is converted into linear data. By the way, in the method of the present invention, the reduction ratio may be calculated using log data as the QL of the image A 1 in the processing area. However, in order to improve the calculation precision of the reduction ratio, the reduction is performed using linear data. It is preferable to calculate the rate. Since digital image data obtained in CR is generally density data (log data), it is preferable to convert it into linear data.
At this time, in order to remove noise from the QL (image data) of the image A 1 in the processing area, median filter processing may be performed with a predetermined median filter length in both the main and sub directions of the image. In order to improve calculation accuracy and reduce the influence of noise, a moving average process with a predetermined mask size (number of pixels) may be performed in both main and sub directions.
その後、ステップ２において、処理領域内の金属板領域の画像Ｇ1 のＱＬ（画像データ）の平均値Ｄｍと、処理領域内の金属板領域以外のバックグランド領域の画像Ｂ1 のＱＬ（以下、画像データとする）の平均値Ｄｂとを求める（図２（ａ）参照）。
これらの平均値の半値ｍｍ（＝（Ｄｍ＋Ｄｂ）／２）を閾値として、処理領域内において、この閾値以上の画像データ値を１、この閾値未満の画像データ値を０として、２値画像Ａ2 に変換する（図２（ｂ）参照）。この時、上述したように、ＣＲにおいては、金属板領域の画像Ｇ1 は低濃度、バックグランド領域の画像Ｂ1 は高濃度となるので、一般にＤｂ＞ｍｍ＞Ｄｍとなる。このため、バックグランド領域の２値画像Ｂ2 の画像データは１（黒）、金属板領域の２値画像Ｇ2 の画像データは、０（白）となる。
Thereafter, in step 2, the average value Dm of the QL (image data) of the image G 1 of the metal plate region in the processing region and the QL of the image B 1 of the background region other than the metal plate region in the processing region (hereinafter, The average value Db of the image data is obtained (see FIG. 2A).
As threshold half mm in their average value (= (Dm + Db) / 2), in the processing area, the image data value above this
続いて、ステップＳ３において、処理領域の２値画像Ａ2 の主および副両方向（例えば主走査方向および副走査方向）にそれぞれ１画素ずらした２値画像Ａ3 を作成する。この時、処理領域の２値画像Ａ3 は、金属板領域の２値画像Ｇ2 （画像データ＝０）およびバックグラウンド領域の２値画像Ｂ2 （画像データ＝１）を主／副両方向にそれぞれ１画素ずらした金属板領域の２値画像Ｇ3 （画像データ＝０）およびバックグラウンド領域の２値画像Ｂ3 （画像データ＝１）を含む（図２（ｃ）参照）。 Subsequently, in step S3, a binary image A 3 is created that is shifted by one pixel in both the main and sub directions (for example, the main scanning direction and the sub scanning direction) of the binary image A 2 in the processing area. At this time, the binary image A 3 of the processing area is obtained by converting the binary image G 2 (image data = 0) of the metal plate area and the binary image B 2 (image data = 1) of the background area in both the main and sub directions. Each includes a binary image G 3 (image data = 0) of the metal plate region shifted by one pixel and a binary image B 3 (image data = 1) of the background region (see FIG. 2C).
こうして得られた処理領域の２値画像Ａ3 を元の２値画像Ａ2 より引き算し、その結果が、１または−１のときは１とし、０のときは０とすることで、金属板領域の矩形状の４辺からなるエッジ画像Ｇ4 を作成する。すなわち、金属板領域の２値画像Ｇ2 とバックグラウンド領域の２値画像Ｂ2 との境界となる金属板領域の矩形状の周辺の４辺を構成する画素のみが１または−１となり、金属板領域の２値画像Ｇ2 の内部領域の画素およびバックグラウンド領域の２値画像Ｂ2 の内部領域の画素では、０となるので、金属板領域の矩形状の４辺を構成する画素の画像データのみが１となるエッジ画像Ｇ4 が作成される（図２（ｃ）参照）。
このように、主／副両方向にずらした画像を元の画像から引くのは、それぞれの方向へ差分をとる（微分する）ことに等しく、データが変化している部分であるエッジを抽出することになる。
By subtracting the binary image A 3 of the processing area thus obtained from the original binary image A 2 , the result is 1 when the result is 1 or −1, and 0 when the result is 0. creating an edge image G 4 consisting of a rectangular four sides of the region. That is, only the pixels constituting the four sides around the rectangular shape of the metal plate region that is the boundary between the binary image G 2 of the metal plate region and the binary image B 2 of the background region are 1 or −1, and the metal Since the pixel in the internal region of the binary image G 2 in the plate region and the pixel in the internal region of the binary image B 2 in the background region are 0, the image of the pixels constituting the four rectangular sides of the metal plate region An edge image G 4 in which only data is 1 is created (see FIG. 2C).
Thus, subtracting an image shifted in both the main and sub directions from the original image is equivalent to taking a difference in each direction (differentiating), and extracting an edge that is a portion where the data changes. become.
次に、ステップＳ４において、こうして作成されたエッジ画像Ｇ4 に対して、例えば、ハフ変換処理を施し、エッジ画像Ｇ4 の４辺を構成する４本の直線の式を求める（図２（ｄ）参照）。なお、これらの４本の直線の式を画像データから求める方法は、ハフ変換処理に限定されず、画像データから直線の式を求めるための従来公知の画像データ処理を用いれば良い。また、この時に、ノイズ等の影響をなくすため、エッジ画像の主／副両方向にメディアンフィルター処理を行なっても良い。 Next, in step S4, thus the edge image G 4 created, for example, performs a Hough transform processing, obtains the four straight lines of formula constituting the four sides of the edge image G 4 (FIG. 2 (d )reference). Note that the method for obtaining these four straight line expressions from image data is not limited to the Hough transform process, and a conventionally known image data process for obtaining a straight line expression from image data may be used. At this time, in order to eliminate the influence of noise or the like, median filter processing may be performed in both the main and sub directions of the edge image.
続いて、ステップＳ５において、４本の直線の式から４つの交点Ｐ1 〜Ｐ4 を求める。その後、ステップＳ６では、交点Ｐ1 とＰ2 との間の中点Ｏ1 と、交点Ｐ3 とＰ4 との間の中点Ｏ2 を求める。そして、ステップＳ７において、交点Ｐ1 とＰ2 間の中点Ｏ1 と、交点Ｐ3 とＰ4 間の中点Ｏ2 との距離Ｌを求める（図２（ｅ）参照）。これによって、金属板（試験片）の画像Ｇ1 の中点Ｏ1 Ｏ2 間の長さＬが求められる。 Subsequently, in step S5, four intersection points P 1 to P 4 are obtained from the formulas of the four straight lines. Then, in step S6, the midpoint O 1 between the intersection P 1 and P 2, the middle point O 2 between the intersection P 3 and P 4 determined. Then, in step S7, determine the midpoint O 1 between the intersection P 1 and P 2, the distance L between the center point O 2 between the intersection P 3 and P 4 (see FIG. 2 (e)). Thus, the length L between the midpoints O 1 O 2 of the image G 1 of the metal plate (test piece) is obtained.
最後に、ステップＳ８において、金属板の画像Ｇ1 の中点Ｏ1 Ｏ2 間の長さＬと金属板の実際の長さＬ0 から画像Ｇ1 の縮率ε（＝（Ｌ−Ｌ0 ）／Ｌ0 あるいは１００×（Ｌ−Ｌ0 ）／Ｌ0 ％）が求められ、画像の縮率計算の全工程が終了する。
なお、上記実施形態では、金属板試験片の画像Ｇ1 の縮率εを画像Ｇ1 の長手方向（または主方向）についてのみ計算しているが、本発明はこれに限定されず、短手方向（または副方向）についても縮率を計算しても良いのはもちろんである。すなわち、縮率計算方向を、長手方向および／または短手方向としても良いし、あるいは主方向および／または副方向としても良い。
Finally, in step S8, the reduction ratio ε (= (L−L 0) of the image G 1 from the length L between the middle points O 1 O 2 of the image G 1 of the metal plate and the actual length L 0 of the metal plate. ) / L 0 or 100 × (L−L 0 ) / L 0 %), and all the steps for calculating the reduction ratio of the image are completed.
In the above embodiment, only been calculated for the longitudinal shrinkage rate ε images G 1 image G 1 of the metal plate specimen (or main direction), the present invention is not limited to this, the short Of course, the reduction ratio may be calculated for the direction (or the sub direction). That is, the reduction ratio calculation direction may be the longitudinal direction and / or the short direction, or the main direction and / or the sub direction.
以上のように、本発明の第１実施形態では、長さが既知の金属板等の試験片の画像Ｇ1 のエッジを表す４本の直線の式を求め、求められた４本の直線の式からエッジ間の距離を求めるので、画像Ｇ1 の縮率が自動計算によって容易に得られる。 As described above, in the first embodiment of the present invention, obtains the four straight lines of formula length represents the edge of the image G 1 of a known metal plate of the test piece, four straight lines obtained Since the distance between the edges is obtained from the equation, the reduction ratio of the image G 1 can be easily obtained by automatic calculation.
また、試験片の画像Ｇ1 およびバックグラウンドの画像Ｂ1 をそれぞれ２値画像Ｇ2 およびＢ2 に変換した後、２値画像Ｇ2 およびＢ2 をそれぞれ主／副両方向に１画素ずらした２値画像Ｇ3 およびＢ3 を元の２値画像Ｇ2 およびＢ2 から引き算して、その結果が０でないのときは１とすることで、エッジ画像Ｇ4 が容易に抽出される。
さらに、エッジ画像Ｇ4 から４本の直線の式を求めるのにハフ変換を用いたことで、直線の式が容易に求められる。
本発明の第１実施形態の縮率計算方法は、基本的に以上のように構成される。
Also, by shifting 1 pixel image G 1 and the background of the image B 1 a converts each binary image G 2 and B 2, the binary image G 2 and B 2 the main / sub both directions each test piece 2 By subtracting the value images G 3 and B 3 from the original binary images G 2 and B 2 and setting the result to 1 when the result is not 0, the edge image G 4 is easily extracted.
Furthermore, by using the Hough transform to obtain the four straight line expressions from the edge image G 4 , the straight line expression can be easily obtained.
The reduction ratio calculation method according to the first embodiment of the present invention is basically configured as described above.
次に、本発明の第２実施形態の画像の縮率計算方法について説明する。
図１（ｂ）に示す本発明の第２実施形態の画像の縮率計算方法では、まず、図１（ａ）に示す本発明の第１実施形態と同様に、ステップＳ１において、長さが分かっている長方形の金属板を試験片として撮影し、図３（ａ）に示すように、金属板の画像Ｇ1 のＱＬ（画像データ）を得る。
この時、上記第１実施形態と同様に、ＱＬ（画像データ）が、ログデータである場合には、リニアデータとするのが好ましい。
なお、金属板の画像Ｇ1 のＱＬ（画像データ）の取得およびログデータのリニアデータへの変換は、上記第１実施形態と同様に行えば良い。
Next, an image reduction ratio calculation method according to the second embodiment of the present invention will be described.
In the image reduction ratio calculation method according to the second embodiment of the present invention shown in FIG. 1B, first, in the same way as the first embodiment of the present invention shown in FIG. A known rectangular metal plate is photographed as a test piece, and QL (image data) of an image G 1 of the metal plate is obtained as shown in FIG.
At this time, similarly to the first embodiment, when the QL (image data) is log data, it is preferable to use linear data.
The acquisition and conversion of the log data to linear data of the image G 1 of the metal plate QL (image data) may be performed in the same manner as the first embodiment.
その後、こうして得られた画像データ（リニアデータ）に対して、ノイズを除去するために、主（走査）方向または副（走査）方向、好ましくは主／副両方向に各ラインに沿って所定のメディアンフィルター長でメディアンフィルター処理を行なうのが好ましい。ここで、メディアンフィルター長は、特に制限的ではなく、画像の縮率の計算精度やノイズに応じて適宜決定すれば良いが、例えば、３〜１１とするのが好ましい。 Thereafter, in order to remove noise from the image data (linear data) thus obtained, a predetermined median along each line in the main (scanning) direction or the sub (scanning) direction, preferably both the main / sub directions. It is preferable to perform median filtering with the filter length. Here, the median filter length is not particularly limited, and may be appropriately determined according to the calculation accuracy of the image reduction ratio and noise, but is preferably 3 to 11, for example.
次に、こうして得られたメディアンフィルター処理済みの画像データに対して、計算精度を向上させ、ノイズの影響を少なくするため、主方向または副方向、好ましくは、主／副両方向に各ラインに沿って所定の画素数（マスクサイズ）の移動平均処理を行なう。ここで、移動平均の画素サイズは、特に制限的ではなく、画像の縮率の計算精度やノイズに応じて適宜決定すれば良いが、例えば、３〜１１とするのが好ましい。この移動平均処理は、画像データの高周波成分を除去することができ、画像データの変化を滑らかにすることができる。その結果、画像の縮率の計算精度を向上させ、ノイズの影響を少なくすることができる。 Next, in order to improve the calculation accuracy and reduce the influence of noise on the median filtered image data obtained in this way, along each line in the main direction or the sub direction, preferably both the main / sub direction. Then, a moving average process for a predetermined number of pixels (mask size) is performed. Here, the pixel size of the moving average is not particularly limited, and may be appropriately determined according to the calculation accuracy of the image reduction ratio and noise, but is preferably 3 to 11, for example. This moving average process can remove high-frequency components of the image data, and can smooth the change of the image data. As a result, the calculation accuracy of the image reduction ratio can be improved and the influence of noise can be reduced.
次に、ステップＳ９において、画像Ｇ1 の縮率の計算方向と直交方向の４つのエッジ点Ｅ1 〜Ｅ4 を求める（図３（ａ）参照）。この後、ステップＳ１０において、２組のエッジ点Ｅ1 とＥ2 との間の中点Ｏ3 およびエッジ点Ｅ3 とＥ4 との間の中点Ｏ4 をそれぞれ求める。 Next, in step S9, four edge points E 1 to E 4 in the direction orthogonal to the calculation direction of the reduction ratio of the image G 1 are obtained (see FIG. 3A). Thereafter, in step S10, we obtain two sets of the middle point O 4 between the midpoint O 3 and edge point E 3 and E 4 between the edge point E 1 and E 2, respectively.
続いて、ステップＳ１１において、中点Ｏ3 およびＯ4 からそれぞれ求めたい縮率計算方向へのエッジ点Ｅ5 およびＥ6 を探す（図３（ｂ）参照）。なお、本実施形態においても、ステップＳ１において、第１実施形態における図２（ａ）に示すように、金属板領域の画像Ｇ1 およびバックグラウンド領域の画像Ｂ1 を含む処理領域全体の画像Ａ1 を含む処理領域の画像Ａ1 のＱＬ（画像データ）を求めておいて、本実施形態における処理エッジ点Ｅ1 〜Ｅ6 を求める各工程において、処理領域内の金属板領域の画像Ｇ1 のＱＬ（画像データ）の平均値Ｄｍと、処理領域内の金属板領域以外のバックグランド領域の画像Ｂ1 のＱＬ（画像データ）の平均値Ｄｂとを求め、次いで、これらの平均値の半値ｍｍ（＝（Ｄｍ＋Ｄｂ）／２）を求め、この半値ｍｍを横切る前後のデータ値を直線近似して、エッジ点Ｅ1 〜Ｅ6 の位置を決定するのが好ましい。 Subsequently, in step S11, the edge points E 5 and E 6 in the direction of reduction rate calculation to be obtained from the middle points O 3 and O 4 are searched for (see FIG. 3B). Also in this embodiment, in step S1, as shown in FIG. 2A in the first embodiment, the entire processing area image A including the metal plate area image G 1 and the background area image B 1 is displayed. QL (image data) of the image A 1 of the processing area including 1 is obtained, and in each step of obtaining the processing edge points E 1 to E 6 in this embodiment, the image G 1 of the metal plate area in the processing area. The average value Dm of QL (image data) and the average value Db of QL (image data) of the image B 1 in the background area other than the metal plate area in the processing area are obtained, and then half of these average values It is preferable to determine mm (= (Dm + Db) / 2) and determine the positions of the edge points E 1 to E 6 by linearly approximating the data values before and after crossing the half value mm.
次に、ステップＳ１２において、金属板領域の画像Ｇ1 の軸方向の傾きθを求める。そして、ステップＳ１３において、金属板領域の画像Ｇ1 の軸方向の長さＬを、次式（１）より算出する（図３（ｃ）参照）。
Ｌ＝（Ｌ1 ＋Ｌ3 ）cos θ＋Ｌ2 （１）
ここで、上記式（１）において、Ｌ1 は、エッジ点Ｅ1 とＥ2 との間の中点Ｏ3 とエッジ点Ｅ5 との距離、Ｌ3 は、エッジ点Ｅ3 とＥ4 との間の中点Ｏ4 とエッジ点Ｅ6 との距離であり、Ｌ2 は、中点Ｏ3 と中点Ｏ4 との間の距離である。
Next, in step S12, obtains the inclination θ of the axial direction of the image G 1 of the metal plate area. Then, in step S13, the axial direction of the image G 1 of the metal plate region length L, a calculated from the following equation (1) (see Figure 3 (c)).
L = (L 1 + L 3 ) cos θ + L 2 (1)
In the above equation (1), L 1 is the distance between the midpoint O 3 and the edge point E 5 between the edge points E 1 and E 2, and L 3 is the edge points E 3 and E 4 . Is the distance between the midpoint O 4 and the edge point E 6, and L 2 is the distance between the midpoint O 3 and the midpoint O 4 .
こうして、最後に、ステップＳ１４において、金属板領域の画像Ｇ1 の軸方向の長さＬと金属板の実際の長さＬ0 から画像Ｇ1 の縮率ε（＝（Ｌ−Ｌ0 ）／Ｌ0 あるいは１００×（Ｌ−Ｌ0 ）／Ｌ0 ％）が求められ、画像の縮率計算の全工程が終了する。
なお、上記実施形態では、金属板試験片の画像Ｇ1 の縮率εを画像Ｇ1 の長手方向（または主方向）についてのみ計算しているが、本発明はこれに限定されず、短手方向（または副方向）についても縮率を計算しても良いのはもちろんである。すなわち、縮率計算方向を、長手方向および／または短手方向としても良いし、あるいは主方向および／または副方向としても良い。
Thus, finally, at step S14, reduction ratio ε (= (L-L 0 of the image G 1 from the actual length L 0 of the axial length L and the metal plate of the image G 1 of the metal plate area) / L 0 or 100 × (L−L 0 ) / L 0 %) is obtained, and all the steps for calculating the reduction ratio of the image are completed.
In the above embodiment, only been calculated for the longitudinal shrinkage rate ε images G 1 image G 1 of the metal plate specimen (or main direction), the present invention is not limited to this, the short Of course, the reduction ratio may be calculated for the direction (or the sub direction). That is, the reduction ratio calculation direction may be the longitudinal direction and / or the short direction, or the main direction and / or the sub direction.
また、本発明の第２実施形態では、同様に、長さが既知の金属板等の試験片の画像Ｇ1 において、求めたい縮率計算方向と直交する方向のエッジ点Ｅ1 とＥ2 との間の中点Ｏ3 およびエッジ点Ｅ3 とＥ4 との間の中点Ｏ4 をそれぞれ求め、中点Ｏ3 からエッジ点Ｅ5 までの距離Ｌ1 、中点Ｏ4 からエッジ点Ｅ6 までの距離Ｌ3 、中点Ｏ3 とＯ4 との間の距離Ｌ2 および試験片の画像Ｇ1 の軸方向の傾きθから、試験片の画像Ｇ1 の長さＬが求められ、画像Ｇ1 の縮率が自動計算によって得られる。 In the second embodiment of the present invention, similarly, in the image G 1 of a test piece such as a metal plate having a known length, the edge points E 1 and E 2 in the direction orthogonal to the desired reduction ratio calculation direction The midpoint O 3 between the midpoint O 3 and the midpoint O 4 between the edge points E 3 and E 4 are respectively determined, the distance L 1 from the midpoint O 3 to the edge point E 5 , and the midpoint O 4 to the edge point E distance L 3 to 6, from the midpoint O 3 in the axial direction of the tilt of the image G 1 of the distance L 2 and specimen between O 4 theta, the length L is obtained image G 1 of the specimen, The reduction ratio of the image G 1 is obtained by automatic calculation.
さらに、試験片領域内の画像Ｇ1 の画像データの平均値Ｄm と試験片領域外のバックグラウンド領域の画像Ｂ1 の画像データの平均値Ｄb とを求め、これらの平均値Ｄm およびＤb の半値ｍｍを横切る前後の値を直線近似してエッジ位置を決定するので、エッジ位置の推定誤差が小さくなる。この場合、画像データに対して、試験片端と直交する方向に、メディアンフィルター処理を行えば、ノイズが除去でき、さらに、移動平均処理を行なえば、ノイズがより除去され、計算精度がさらに向上する。
本発明の第２実施形態の縮率計算方法は、基本的に以上のように構成される。
Further, an average value D m of the image data of the image G 1 in the specimen area and an average value D b of the image data of the image B 1 in the background area outside the specimen area are obtained, and these average values D m and since the values before and after crossing the half mm of D b by linear approximation to determine the edge position, the estimated error of the edge position is small. In this case, if the median filter processing is performed on the image data in a direction orthogonal to the end of the test piece, noise can be removed, and further, if moving average processing is performed, noise is further removed and calculation accuracy is further improved. .
The reduction ratio calculation method of the second embodiment of the present invention is basically configured as described above.
以上、本発明の第１および第２実施形態の縮率計算方法について詳細に説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではなく、本願の特許請求の範囲に記載されている発明の要旨を逸脱しない範囲で、設計において種々の変更ができるものである。
例えば、上記各実施形態では、試験片として長さが既知の長方形の金属板を用いたが、本発明はこれに限定されず、長さが既知の矩形の金属板であればよく、特に、正方形の金属板を用いれば、主副の長さが同時に求められ、高効率の縮率計算が可能となる。
The reduction ratio calculation methods of the first and second embodiments of the present invention have been described in detail above, but the present invention is not limited to these embodiments, and is described in the claims of this application. Various changes can be made in the design without departing from the scope of the invention.
For example, in each of the above embodiments, a rectangular metal plate having a known length was used as the test piece, but the present invention is not limited thereto, and any rectangular metal plate having a known length may be used. If a square metal plate is used, the main and sub lengths can be obtained at the same time, and a highly efficient reduction ratio can be calculated.
本発明法を実施例に基づいて具体的に説明する。
本発明の第２実施形態の画像の縮率計算法を図１（ｂ）に示すフローチャートに従って行った。
ＦＣＲ（富士写真フィルム株式会社製）において、図３（ａ）に示すように、長さが既知の長方形の金属板を含む試験片（ＱＣファントムの一部）が撮影された蓄積性蛍光体シートを光走査して金属板領域の画像Ｇ1 、さらには金属板領域の画像Ｇ1 および金属板領域外のバックグラウンド領域の画像Ｂ1 を含む処理領域の画像Ａ1 （図２（ａ）参照）のＱＬ（デジタル画像データ）を取得し（ステップＳ１参照）、得られたデジタル画像データを用いて、本発明法のアルゴリズムを行い、撮影した試験片の画像Ｇ1 の長さを求め、主および副（走査）方向の縮率を確認した。
The method of the present invention will be specifically described based on examples.
The image reduction ratio calculation method of the second embodiment of the present invention was performed according to the flowchart shown in FIG.
In FCR (manufactured by Fuji Photo Film Co., Ltd.), as shown in FIG. 3 (a), a stimulable phosphor sheet on which a test piece (part of a QC phantom) including a rectangular metal plate with a known length was photographed Are scanned, and the image G 1 of the metal plate region, and further the image A 1 of the processing region including the image G 1 of the metal plate region and the image B 1 of the background region outside the metal plate region (see FIG. 2A). QL) of (digital image data) acquired (see step S1), and by using the digital image data obtained, performs the algorithm of the present invention method, obtains the length of the image G 1 of the captured specimen, the main The reduction ratio in the sub (scanning) direction was confirmed.
ここで、ＥＤＲ条件 Ｓｅｍｉ、Ｌ＝１とし、メディアンフィルター処理の際のメディアンフィルター長Ｆを、Ｆ＝３とした。
また、主方向および副方向について、処理領域は、主方向および副方向開始位置（主Ｍｓ、副Ｓｓ）から主／副方向終了位置（主Ｍｅ、副Ｓｅ）とし、バックグラウンド領域１は、主／副方向バックグラウンド１開始位置（主Ｍｂ１ｓ、副Ｓｂ１ｓ）から主／副方向バックグラウンド１終了位置（主Ｍｂ１ｅ、副Ｓｂ１ｅ）とし、バックグラウンド領域２は、主／副方向バックグラウンド２開始位置（主Ｍｂ２ｓ、副Ｓｂ２ｓ）から主／副方向バックグラウンド２終了位置（主Ｍｂ２ｅ、副Ｓｂ２ｅ）とし、計算領域１は、主／副方向計算１開始位置（主Ｍｍ１ｓ、副Ｓｍ１ｓ）から主／副方向計算１終了位置（主Ｍｍ１ｅ、副Ｓｍ１ｅ）とし、計算領域２は、主／副方向計算２開始位置（主Ｍｍ２ｓ、副Ｓｍ２ｓ）から主／副方向計算２終了位置（主Ｍｍ２ｅ、副Ｓｍ２ｅ）とした。
また、出力データは、主方向画素数（ｉｎｔ）および副方向画素数（ｉｎｔ）とした。
Here, the EDR condition Semi, L = 1, and the median filter length F in the median filter processing is F = 3.
Also, with respect to the main direction and the sub direction, the processing area is changed from the main direction and sub direction start position (main Ms, sub Ss) to the main / sub direction end position (main Me, sub Se), and the
The output data is the number of main direction pixels (int) and the number of sub direction pixels (int).
ここで、本発明法のアルゴリズムを、最初に主方向について、次に副方向について主方向と全く同様に、図１（ｂ）に示すフローチャートに従って、以下のように実施した。
まず、ＣＲにおいて得られるデジタル画像データは、濃度データ（Ｌｏｇデータ）であるので、処理領域のＬｏｇデータＤｏ「」「」を下記式に従ってリニアデータｆｌｏａｔＤ「」「」に変換した。ここで、「」「」は、主走査方向（ｘ）のデータの配列および副走査方向（ｙ）のデータの配列を示す。
Ｄ「」「」＝１０＾（Ｄｏ「」「」／（（２＾画像ｂｉｔ）／Ｌ））
Here, the algorithm of the method of the present invention was implemented as follows according to the flowchart shown in FIG. 1B in the same manner as the main direction first in the main direction and then in the sub direction.
First, since the digital image data obtained in the CR is density data (Log data), the Log data Do “” “” of the processing region is converted into linear data floatD “” “” according to the following formula. Here, “” and “” indicate an array of data in the main scanning direction (x) and an array of data in the sub-scanning direction (y).
D """" = 10 ^ (Do """" / ((2 ^ image bit) / L))
次に、ノイズ等を除去し、ノイズ等の影響を無くすために、こうして得られたリニアデータＤ「」「」に対して主／副両方向にメディアンフィルター処理を行った。
続いて、計算精度を向上させ、ノイズ等の影響を無くすために、メディアンフィルター処理されたリニアデータＤ「」「」に対して主／副両方向に移動平均処理を行った。
Next, in order to remove noise and the like and eliminate the influence of noise and the like, the median filter processing was performed on the linear data D """""thus obtained in both main and sub directions.
Subsequently, in order to improve calculation accuracy and eliminate the influence of noise and the like, moving average processing was performed in both the main and sub directions on the median filtered linear data D """".
その後、ステップＳ９において、バックグラウンド領域１の平均値（Ａｂ）と計算領域１の平均値（Ａｏ）を求め、半値Ｈ＝（Ａｂ＋Ａｏ）／２を求めた。
次に、計算領域１の（（Ｍｍ１ｓ＋Ｍｍ１ｅ）／２，（Ｓｍ１ｓ＋Ｓｍ１ｅ）／２）をスタートポイントとして、副走査方向の両方向へ探索していき、初めて半値Ｈを下回る画素（（Ｍｍ１ｓ＋Ｍｍ１ｅ）／２，Ｓ１ｔ），（Ｍｍ１ｓ＋Ｍｍ１ｅ）／２，Ｓ１ｂ）を求めた。
続いて、ステップＳ１０において、計算領域１の中心画素（（Ｍｍ１ｓ＋Ｍｍ１ｅ）／２，（Ｓ１ｔ＋Ｓ１ｂ）／２）を求め、ステップＳ１１において、この中心画素をスタートポイントとして、求めたい縮率計算方向である主走査方向へ検索していき初めて半値Ｈを下回る画素（Ｍ１，（Ｓ１ｔ＋Ｓ１ｂ）／２）を求めた。
Thereafter, in step S9, the average value (Ab) of the
Next, a search is performed in both directions in the sub-scanning direction with ((Mm1s + Mm1e) / 2, (Sm1s + Sm1e) / 2) in the
Subsequently, in step S10, the central pixel ((Mm1s + Mm1e) / 2, (S1t + S1b) / 2) of the
同様にして、ステップＳ９〜１１を繰り返して、計算領域２の中心画索（（Ｍｍ２Ｓ＋Ｍｍ２ｅ）／２，（Ｓ２ｔ＋Ｓ２ｂ）／２）を求めるとともに、この点をスタートポイントとして、主走査方向へ探索していき、初めて半値Ｈを下回る画素（Ｍ２，（Ｓ２ｔ＋Ｓ２ｂ）／２）を決定した。
続いて、ステップＳ１２において、傾き角θ＝ａｒｃｔａｎｇｅｎｔ（（（Ｓ２ｔ＋Ｓ２ｂ）／２−（Ｓ１ｔ＋Ｓ１ｂ）／２）／（（Ｍｍ２ｓ＋Ｍｍ２ｅ）／２−（Ｍｍｌｓ＋Ｍｍｌｅ）／２））を求めた。
Similarly, steps S9 to S11 are repeated to obtain the central search ((Mm2S + Mm2e) / 2, (S2t + S2b) / 2) of the calculation area 2, and this point is used as a start point to search in the main scanning direction. The pixel (M2, (S2t + S2b) / 2) below the half-value H was determined for the first time.
Subsequently, in step S12, the inclination angle θ = arctangent (((S2t + S2b) / 2− (S1t + S1b) / 2) / ((Mm2s + Mm2e) / 2− (Mmls + Mmle) / 2)) was obtained.
この後、ステップＳ１３において、出力データとして、金属板試験片の画素数（ｉｎｔ）（小数点以下は四捨五入）を下記式によって求めた。
（（Ｍｍｌｓ＋Ｍｍｌｅ）／２‐Ｍｌ）×ｃｏｓθ＋√（（（Ｓ２ｔ＋Ｓ２ｂ）
／２−（Ｓ１ｔ＋Ｓ１ｂ）／２）2 ＋（（Ｍｍ２ｓ＋Ｍｍ２ｅ）／２−
（Ｍｍｌｓ＋Ｍｍｌｅ）／２）2 ）＋（Ｍ２−（Ｍｍ２ｓ＋Ｍｍ２ｅ）／２）
×ｃｏｓθ
最後に、得られた主／副画素数金属板試験片
Thereafter, in step S13, the number of pixels (int) of the metal plate test piece (rounded off after the decimal point) was obtained by the following equation as output data.
((Mmls + Mmle) / 2−Ml) × cos θ + √ (((S2t + S2b)
/ 2− (S1t + S1b) / 2) 2 + ((Mm2s + Mm2e) / 2−
(Mmls + Mmle) / 2) 2 ) + (M2- (Mm2s + Mm2e) / 2)
× cosθ
Finally, the obtained main / subpixel number metal plate test piece
Ｄb ，Ｄm 平均値
Ｅ1 ，Ｅ2 ，Ｅ3 ，Ｅ4 ，Ｅ5 ，Ｅ6 エッジ点
Ａ1 ，Ｂ1 ，Ｇ1 画像
Ａ2 ，Ａ3 ，Ｂ2 ，Ｂ3 ，Ｇ2 ，Ｇ3 ２値画像
Ｇ4 エッジ画像
Ｌ、Ｌ1 、Ｌ2 距離
Ｏ1 ，Ｏ2 ，Ｏ3 ，Ｏ4 中点
Ｐ1 ，Ｐ2 ，Ｐ3 ，Ｐ4 交点
D b, D m average E 1, E 2, E 3 , E 4, E 5, E 6 edge point A 1, B 1, G 1 image A 2, A 3, B 2 , B 3, G 2, G 3 binary image G 4 edge image L, L 1 , L 2 distances O 1 , O 2 , O 3 , O 4 midpoint P 1 , P 2 , P 3 , P 4 intersection
Claims (5)
長さが既知の矩形片を撮像して、その画像を得る工程と、
前記矩形片の画像のエッジを表わす４本の直線の式を求め、その式からエッジ間の距離を求める工程と、
前記エッジ間の距離と前記矩形片の長さとの比較によって前記画像の縮率を算出する工程と、
を含むことを特徴とする画像の縮率計算方法。 In calculating the reduction ratio of the detected image in order to evaluate a system that captures a two-dimensional radiographic image,
Capturing a rectangular piece of known length and obtaining the image;
Obtaining a formula of four straight lines representing edges of the image of the rectangular piece, and obtaining a distance between the edges from the formula;
Calculating a reduction ratio of the image by comparing the distance between the edges and the length of the rectangular piece;
A method for calculating a reduction ratio of an image, comprising:
長さが既知の矩形片を撮像して、その画像を得る工程と、
前記矩形片の画像内の縮率方向と直交する方向の第１のエッジ点を求める工程と、
前記第１のエッジ点間の中点を求める工程と、
前記矩形片の画像において前記中点から縮率方向の第２のエッジ点を求める工程と、
前記矩形片の画像の画像データ軸に対する傾きを求める工程と、
前記中点から前記第２のエッジ点までの距離および前記矩形片の画像の傾きから、前記矩形片の画像の軸方向の長さを求める工程と、
前記矩形片の画像の長さを前記矩形片の実際の長さと比較し、画像の縮率を算出する工程と、
を含むことを特徴とする画像の縮率計算方法。 In calculating the reduction ratio of the detected image in order to evaluate a system that captures a two-dimensional radiographic image,
Capturing a rectangular piece of known length and obtaining the image;
Obtaining a first edge point in a direction orthogonal to the reduction direction in the image of the rectangular piece;
Obtaining a midpoint between the first edge points;
Obtaining a second edge point in the reduction direction from the midpoint in the image of the rectangular piece;
Obtaining an inclination of the image of the rectangular piece with respect to an image data axis;
Obtaining the axial length of the rectangular piece image from the distance from the midpoint to the second edge point and the inclination of the rectangular piece image;
Comparing the length of the image of the rectangular piece with the actual length of the rectangular piece and calculating the reduction ratio of the image;
A method for calculating a reduction ratio of an image, comprising:
5. The image reduction ratio calculation method according to claim 3, wherein median filter processing and / or moving average processing is performed in a direction orthogonal to one end of the rectangular piece.
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